Artikel ini menguraikan MIGHT Stack (Model, Inference, Gateways, Harness, Tools), sebuah arsitektur modular yang memungkinkan pengembang memanfaatkan model sumber terbuka untuk perangkat lunak agentic tanpa memerlukan keahlian mendalam dalam pembelajaran mesin atau perangkat keras khusus.
- Lapisan Model berfungsi sebagai komponen kecerdasan, dengan model besar seperti Kimi K3 yang cocok untuk penalaran kompleks dan model kecil seperti GLM 5.3 Flash yang menawarkan kecepatan dan efisiensi biaya untuk tugas-tugas sempit.
- Penyedia Inference meng-hosting model-model ini melalui API, memungkinkan pengembang membayar per token dan bereksperimen dengan berbagai penyedia tanpa mengelola infrastruktur.
- Gateways dan router menggabungkan beberapa penyedia inference di balik satu API, memungkinkan pergantian mulus antara model dan backend berdasarkan biaya atau kinerja.
- Harnesses mengelola interaksi antara pengguna, basis kode, dan model, mengeksekusi alat dan perintah yang diputuskan oleh model untuk melakukan pekerjaan aktual.
Pemisahan perhatian ini memungkinkan pengembang bereksperimen dengan model baru secara cepat dan menyesuaikan setiap lapisan alur kerja pengembangan mereka secara independen.